Soutenances de thèses :

Le 01 décembre 2022 à 14h - Bat. 9 - salle 330

Présentée par Daayeb Chayma - IMAG

Modèles linéaires fonctionnels avec des données partiellement observées

Le traitement des données manquantes est un problème important dans le processus d'observation ou d'enregistrement des données. L'objectif de ce travail est l'étude du modèle linéaire fonctionnel avec sortie réelle ou fonctionnelle lorsque les variables sont partiellement observées.
Nous utilisons un opérateur de reconstruction des courbes explicatives avant d'imputer la variable réponse par différentes méthodes (imputation déterministe et imputation multiple dans le cas d'une réponse réelle, opérateur de reconstruction et imputation déterministe dans le cas d'une réponse fonctionnelle). Le comportement asymptotique de l'erreur quadratique moyenne de prédiction est étudié, ainsi que le comportement de la méthode en pratique sur des données simulées et réelles.